GPU Coder generiert optimierten CUDA^®-Code aus MATLAB Programmcode und Simulink-Modellen. Der generierte Code enthält CUDA-Kernel zur Parallelisierung von Teilen Ihrer Deep-Learning-, Embedded-Vision- sowie Radar- und Signalverarbeitungsalgorithmen. Zur Optimierung der Leistung kann der generierte Code NVIDIA^® TensorRT^® aufrufen. Sie können den generierten CUDA-Code als Quellcode oder in Form von statischen/dynamischen Bibliotheken in Ihr Projekt integrieren und für moderne NVIDIA-Grafikkarten kompilieren, einschließlich der eingebetteten Grafikkarten auf NVIDIA Jetson™- und NVIDIA DRIVE™-Plattformen. Sie können auf Peripheriegeräte auf den Jetson- und DRIVE-Plattformen zugreifen und manuell geschriebenen CUDA-Code in den generierten Code integrieren.

Mit GPU Coder können Sie den generierten CUDA-Code profilieren, um Engpässe und Möglichkeiten zur Leistungsoptimierung zu identifizieren (mit Embedded Coder). Bidirektionale Verknüpfungen ermöglichen die Rückverfolgung von MATLAB Programmcode und generiertem CUDA-Code. Sie können das numerische Verhalten des generierten Codes mithilfe von SIL- und PIL-Tests (Software-in-the-Loop und Processor-in-the-Loop) verifizieren.